土地分类专题
GEE土地分类预处理：NAIP和NLCD影像的数据进行随机样本点提取采样作为土地分类的标签数据（R\G\B和landcover）
目录 简介 数据集 NAIP National Agriculture Imagery Program NLCD 2021: USGS National Land Cover Database 函数 neighborhoodToArray(kernel, defaultValue) Arguments: Returns: Image Export.table.toCloudS
GEE深度学习——使用Tensorflow进行神经网络DNN土地分类
Tensorflow TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个灵活的框架来构建和训练各种机器学习模型，尤其是深度神经网络模型。 TensorFlow的主要特点包括： 1. 它具有高度的灵活性，可以用于训练和部署各种类型的机器学习模型，包括分类、回归、聚类和生成模型等。 2. 它使用图形计算的方式来表示机器学习模型，将模型的计算过程表示为一个有向无
GEE深度学习——使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行土地分类（PyTorch模式）
PyTorch PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook于2016年发布。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练神经网络模型。 PyTorch的核心是动态计算图，它允许用户在运行时定义、修改和调试计算图，这使得模型开发变得非常灵活和直观。与静态计算图的框架相比，PyTorch使得调试和实验更加简单，因为用户可以在编写代码时直接查看变量和计算结果。 PyTorch提供了丰富的
基于GEE遥感影像处理和长时序土地分类以及生物量估算分析
简介 Google Earth Engine云平台是目前全球范围内测绘领域内使用最为广泛的遥感云计算平台，其凭借强大的数据存储和云计算能力，极大了提高了全球科研工作者的科研产出，每年借助GEE平台发布的各类期刊论文超1000篇，在海量遥感数据的今天，如何快速实现GEE云平台的数据处理、数据分析和成果转化成为目前众多学科的老师和学生的必备技能。特别是在长时间序列的研究中，如何克服大面积范围数
土地分类——基于Sentinel-2多源遥感的无监督分类进行土地分类
简介 无监督分类是一种基于统计学方法的图像分类技术，不需要先验知识和训练样本，直接对图像进行分类。基于Sentinel-2多源遥感数据进行无监督分类可以实现对土地类型的划分。本教程主要的目的是通过多源遥感影像进行土地分类，这里主要的数据是哨兵2号数据，波段+纹理特征，灰度波段用的NDVI指数。 步骤如下： 1. 数据预处理：对Sentinel-2数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校
NASA和IBM联合开发的 2022 年多时相土地分类数据集
简介 美国国家航空航天局（NASA）和国际商业机器公司（IBM）合作，利用大规模卫星和遥感数据，包括大地遥感卫星和哨兵-2 号（HLS）数据，创建了地球观测人工智能基础模型。通过奉行开放式人工智能和开放式科学的原则，两家机构都在积极为促进知识共享和加快创新以应对重大环境挑战的全球使命做出贡献。通过Hugging Face的平台，他们简化了地理空间模型的训练和部署，使开放科学用户、初创企业和企业能
GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据（将多类土地分类转化为草地和非草地区域）
简介 本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类，而且只提取 ESRI_Global-LULC_10m ESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI（环境系统研究研究所）开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率，并提供了详细的土地利用/土地覆盖分类信息。 该数据集基于多源的遥感影像数据，包括卫星图像和高分辨率
GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定
贝叶斯分类器方法的具体介绍 贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。它假设特征之间是相互独立的，并根据已知的特征和类别之间的关系，计算出在给定特征条件下每个类别的后验概率，然后选择具有最高后验概率的类别作为预测结果。 具体而言，贝叶斯分类器通过以下步骤进行分类： 1. 学习阶段：使用已知的特征和对应的类别标签来训练分类器，计算每个类别的先验概率和每个特征在不同类别下的条件概率。 2.
基于MATLAB编程的BP神经网络土地分类，bp神经网络详细原理
目录 摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于MATLAB编程的BP神经网络土地分类 基于MATLAB编程的BP神经网络土地分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc99183
GEE机器学习——利用随机森林RF方法进行土地分类和精度评定
随机森林方法 随机森林（Random Forest，RF）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类器。通过对每个决策树的预测结果进行集成，随机森林能够提供更准确和稳定的预测。 随机森林的主要特点包括： 1. 随机特征选择：在构建每个决策树时，随机森林只考虑一部分特征进行划分，这样可以减少特征之间的相关性，并增加每个决策树的多样性。 2.
GEE土地分类——土地分类出现的些许问题小汇总
问题1： 当我们在没有定义函数的过程中，我们就无法使用我们定义的函数，正常情况下不会出现这个错误，但是当我们在函数没有顶以前就使用了了该函数那么就会出现一些错误，特别是当代码比较长的部分。 问题2： Number (Error) Image.select: Pattern 'NDVI' did not match any bands. Number (Error) Image.
GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定
支持向量机方法 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定决策边界，并根据支持向量的位置进行分类。 SVM方法的具体步骤如下： 1. 数据准备：收集并准备用于训练的数
GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定
kNN分类器方法的具体介绍 k最近邻（k-Nearest Neighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。kNN分类器的原理是基于样本之间的距离度量，通过找到距离待分类样本最近的k个训练样本，并根据这些样本的标签进行投票来确定待分类样本的类别。 kNN分类器的具体步骤如下： 1. 数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。 2. 特征选